Part 5. 딥러닝¶

Section ID: P5-index Version: v2026.07.20

Part 5는 신경망과 딥러닝을 본격적으로 설명하는 파트입니다. Part 1, Part 2, Part 4에서는 퍼셉트론, 표현 학습, 역전파, 옵티마이저, 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 어텐션(Attention), 트랜스포머(Transformer) 같은 주제를 여러 번 예고했지만, 그때의 역할은 지형도를 잡고 기초를 복구하는 데 있었습니다. Part 5에서는 더 이상 그 설명을 뒤로 미루지 않습니다. 여기서부터는 왜 이런 구조가 필요한가, 어떻게 학습되는가, 어떤 차이 때문에 모델 구조가 갈라지는가를 본격적으로 회수해야 합니다.

이 파트의 핵심 목적은 “딥러닝을 블랙박스 이름이 아니라 계산 구조와 학습 구조로 설명할 수 있게 만드는 것”입니다. 많은 독자는 신경망, 합성곱 신경망(CNN), 트랜스포머 같은 이름은 이미 여러 번 들어 봤지만, 정작 입력이 어떻게 표현으로 바뀌는가, 오차가 어떻게 다시 전달되는가, 왜 GPU와 배치가 중요한가, 왜 어텐션이 구조 전환점이 되었는가를 한 흐름으로 말하지 못합니다.

그래서 Part 5는 다음 여섯 축으로 실제 설명을 회수합니다.

1. 신경망의 기본 계산 구조
2. 출력과 손실 신호
3. 학습 루프와 안정화
4. 계산 확장
5. 표현 학습과 구조 분기
6. 생성 모델과 샘플링

이 순서를 학습 지도처럼 한 번에 압축하면 다음과 같습니다.

flowchart TD
  subgraph A["신경망 기초"]
    A1["퍼셉트론과 다층 구조"] --> A2["활성화, 출력층, 손실"]
    A2 --> A3["역전파"]
  end

  subgraph B["학습과 확장"]
    B1["옵티마이저와 정규화"] --> B2["배치, 텐서, GPU"]
    B2 --> B3["표현 학습"]
  end

  subgraph C["구조 분기"]
    C1["CNN과 지역 패턴"] --> C2["RNN과 순차 상태"]
    C2 --> C3["어텐션과 셀프 어텐션"]
    C3 --> C4["트랜스포머 블록"]
    C4 --> C5["생성과 샘플링"]
  end

  A3 --> B1
  B3 --> C1

즉, Part 5는 기본 계산 구조 -> 출력과 손실 -> 학습 루프 -> 계산 확장 -> 구조 분기 -> 생성으로 점차 손잡이를 옮기는 파트입니다.

즉, Part 5는 Part 1~4에서 후속에서 설명한다고 남겨 둔 딥러닝 핵심 개념을 실제로 설명하는 첫 파트입니다. 여기서 설명이 약하면 다음 Part의 LLM과 생성형 AI도 다시 표면적인 용어 소개로 흘러 버립니다.

Part 5는 딥러닝 예고편으로 읽혀서는 안 됩니다. 따라서 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 어텐션(Attention), 트랜스포머(Transformer)는 각각 왜 이런 데이터 구조 문제에서 이런 설계가 나왔는가를 이 Part 안에서 먼저 닫고, Part 6으로의 연결은 짧은 다음 단계 안내로만 남기는 것을 기본 원칙으로 둡니다.

이 Part를 읽다가 핵심 용어의 기준선이 다시 흐려지면 개념사전에서 각 표제어의 중심 Section과 등장 Section을 함께 확인하며 복습하는 경로를 기본 참조점으로 삼습니다.

이 기준을 현재 Part 5 목차에 맞춰 다시 한 줄로 묶으면 다음과 같습니다.

이 파트는 Part 6과 그 뒤 Part에서 다시 마주칠 해석 대상도 미리 준비합니다.

• 표현 학습은 이후 토큰, 맥락 범위, 임베딩 해석으로 이어집니다.
• 생성과 샘플링은 이후 생성 결과 비교와 디코딩 판단으로 이어집니다.
• 어텐션(Attention)과 트랜스포머(Transformer)는 이후 검색 결합, 근거 선택, 평가 구조 해석으로 이어집니다.
• 학습 절차와 안정화는 이후 품질 판단과 실패 분석, 운영 평가 읽기로 이어집니다.

다만 이 연결을 너무 빨리 한 문장으로만 넘기지 않는 편이 중요합니다. Part 5 후반부는 RNN 다음에 attention, 그다음 Transformer가 나온 순서를 외우는 구간이 아니라, 순차 상태를 넘기는 구조 -> 필요한 위치를 다시 보는 구조 -> 그 참조 계산을 반복 가능한 병렬 블록으로 묶는 구조 -> 그렇게 만든 후보 중 실제 출력을 고르는 문제로 손잡이가 바뀌는 구간입니다. 이 느린 전환 감각이 잡혀 있어야 후반부가 모델 이름 나열이 아니라 구조 변화의 흐름으로 남습니다.

후반부 전환만 가장 짧게 다시 고정하면 다음과 같습니다.

이 파트의 목적¶

이 파트는 딥러닝을 표현 학습 구조, 학습 절차, 모델 구조 분기의 세 층위에서 다시 이해하기 위한 구간입니다.

앞선 파트에서는 표현 학습, 역전파와 옵티마이저, CNN·RNN·Transformer 구조를 뒤에서 다시 본다고 여러 번 예고했습니다.

Part 5의 책임은 바로 그 약속을 이행하는 것입니다. 따라서 이 파트는 신경망도 중요한 기술이다 정도에서 멈추면 안 되고, 적어도 다음 질문에는 실제 설명을 제공해야 합니다.

• 퍼셉트론 하나와 다층 신경망은 무엇이 다른가?
• 활성화 함수가 없으면 왜 깊이가 의미를 잃는가?
• 손실과 역전파는 무엇을 계산하는가?
• SGD와 Adam은 무엇이 다른가?
• 정규화와 드롭아웃은 무엇을 막으려는가?
• 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 어텐션(Attention), 트랜스포머(Transformer)는 어떤 데이터 구조 문제를 풀려는가?
• 생성 모델과 샘플링은 왜 다음 Part의 생성형 AI로 이어지는가?

현재 읽기 원칙¶

Part 5는 다음 원칙으로 읽히는 편이 가장 안정적입니다.

여기서는 아래 두 축을 섞지 않는 편이 중요합니다.

Part 5 초반에서는 특히 아래 연결 기준을 먼저 잡습니다.

이 구분이 잡혀야 CNN이 좋아서 성능이 올랐는가, 옵티마이저를 바꿔 학습이 안정돼 성능이 올랐는가를 따로 읽을 수 있습니다.

이 구분은 아래 세 줄로 먼저 고정할 수 있습니다.

이 파트에서 설명하는 범위와 설명하지 않을 범위¶

Part 5는 딥러닝의 본문 설명을 실제로 수행하는 파트입니다. 따라서 여기서는 다음 내용을 본편 범위 안에서 설명합니다.

• 퍼셉트론, 다층 구조, 활성화 함수, 출력층, 손실, gradient 계산, 역전파, 자동미분의 연결
• 옵티마이저(optimizer), 정규화(regularization), 드롭아웃(dropout), 학습/평가 모드(training/eval mode) 같은 학습 절차와 안정화 감각
• GPU, 배치, 텐서 계산이 왜 딥러닝 확산과 함께 읽혀야 하는가
• 표현 학습이 왜 CNN, RNN, Attention, Transformer 같은 구조 분기의 입구가 되는가
• 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), 게이트 순환 유닛(GRU), 어텐션(Attention), 트랜스포머(Transformer), 생성과 샘플링의 구조적 위치

Part 5의 책임은 왜 이런 구조와 절차가 필요한가를 연결해 설명하는 데 있습니다. 따라서 이 Part 시작 페이지에서는 구조, 손실과 gradient, 학습 안정화, 계산 확장, 표현 학습과 구조 분기, 생성과 샘플링이라는 본편의 회수 축을 먼저 보여 줍니다. 각 장에서는 이 흐름을 따라 구조 설명과 학습 절차 설명을 실제 Section 단위로 다시 닫습니다.

이 파트의 목표¶

Part 5를 읽고 나면 다음 정도의 이해를 갖는 것이 목표입니다.

• 퍼셉트론, 다층 신경망, 은닉층(hidden layer)의 관계를 설명할 수 있습니다.
• 활성화 함수(activation function), 출력층(output layer), 손실 함수(loss function)의 역할을 연결해 설명할 수 있습니다.
• 역전파(backpropagation)와 자동미분(automatic differentiation)이 손실을 파라미터별 gradient 신호로 바꾸는 역할을 설명할 수 있습니다.
• 학습(learning)과 모델 실행(inference)의 차이를 계산 단계와 업데이트 단계로 나누어 말할 수 있습니다.
• SGD, Adam 같은 옵티마이저가 왜 서로 다른 업데이트 감각을 가지는지 설명할 수 있습니다.
• 정규화(regularization), 드롭아웃(dropout), 일반화(generalization)의 관계를 설명할 수 있습니다.
• GPU, 배치(batch), 텐서(tensor) 계산이 딥러닝 확산과 왜 직접 연결되는지 말할 수 있습니다.
• 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), 게이트 순환 유닛(GRU), 어텐션(Attention), 트랜스포머(Transformer)가 각각 어떤 입력 구조와 의존성 문제에서 등장했는지 설명할 수 있습니다.
• 생성 모델(generative model)과 샘플링(sampling)의 기본 감각을 설명할 수 있습니다.

Part 5 준비 관점에서는 이 목표가 다음 질문들로 다시 읽힙니다.

이 파트에서 실제로 회수해야 하는 앞선 예고¶

Part 5는 앞선 파트에서 미뤄 둔 설명을 실제로 채워 넣어야 합니다. 특히 다음 항목은 이름만 다시 언급하는 것이 아니라, 여기서 본문 설명이 있어야 합니다.

이 기준이 빠지면 Part 5는 다시 딥러닝 키워드 목록으로 약해집니다.

입문 독자를 위한 읽기 기준¶

이 Part는 처음으로 계산 구조 설명이 밀도 있게 늘어나는 구간입니다. 모든 수식과 구현 세부를 한 번에 붙잡기보다, 먼저 다음 세 질문을 기준으로 읽는 편이 안정적입니다.

이 흐름은 다음처럼 간단히 정리할 수 있습니다.

딥러닝은 입력을 더 좋은 표현으로 바꾸는 구조를 쌓습니다. 손실과 역전파는 그 구조를 어떻게 고칠지 알려 주고, 옵티마이저와 정규화는 학습을 더 안정적으로 만듭니다. 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 어텐션(Attention), 트랜스포머(Transformer)는 서로 다른 데이터 구조 문제에 답하려고 나왔습니다.

무엇을 설명하는가¶

Part 5는 크게 신경망의 기본 계산, 학습 절차와 안정화, 주요 딥러닝 구조의 세 묶음으로 읽을 수 있습니다.

먼저 초반부에서는 퍼셉트론, 다층 구조, 활성화 함수, 출력층, 손실 함수, gradient 계산을 묶어 다룹니다. 이 구간은 신경망이 단지 층이 많은 함수가 아니라, 입력을 점차 다른 표현으로 바꾸고 손실을 파라미터별 gradient 신호로 다시 풀어내는 구조라는 점을 설명합니다.

중반부에서는 학습 루프, 모델 실행과 학습의 차이, 옵티마이저, 정규화, GPU, 배치, 텐서 계산을 다룹니다. 이 구간에서는 모델 구조만이 아니라 어떻게 실제로 학습이 가능해지고 큰 계산으로 확장되는가를 설명합니다.

그다음 표현 학습을 구조 분기의 입구로 다시 세웁니다. 사람이 특징을 직접 만드는 방식과 모델이 표현을 학습하는 방식을 구분해야, CNN, RNN, Attention, Transformer가 단순 모델 이름이 아니라 서로 다른 데이터 구조 문제에 답하는 설계로 읽힙니다.

후반부에서는 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), 게이트 순환 유닛(GRU), 어텐션(Attention), 트랜스포머(Transformer), 생성과 샘플링을 다룹니다. 이 구간은 다음 Part로 넘어가기 전에 왜 LLM 이전에 이런 구조 전환이 필요했는가를 보여 주는 자리입니다.

특히 Chapter 11~15는 모델 이름 소개보다 어떤 데이터 구조 문제 때문에 이런 설계가 나왔는가로 읽는 편이 더 정확합니다.

왜 필요한가¶

딥러닝을 다시 공부할 때 가장 자주 생기는 혼동은 모델 구조, 학습 절차, 계산 환경이 한 문장 안에서 뒤섞이는 점입니다.

예를 들어 어떤 성능 향상이:

• 더 깊은 구조를 썼기 때문인지
• activation이나 loss 설계가 달라졌기 때문인지
• optimizer나 regularization이 더 안정적이었기 때문인지
• GPU와 병렬 처리 덕분에 더 큰 실험이 가능했기 때문인지

구분하지 못하면, 딥러닝을 이해하는 대신 용어만 나열하게 됩니다.

Part 5는 이런 혼동을 줄이기 위한 공통 구조를 만듭니다. 여기서 계산 구조와 학습 구조가 분리되어 보여야, 다음 Part에서 Transformer와 LLM을 다시 만날 때도 왜 이 구조가 생성으로 이어지는가를 더 분명히 읽을 수 있습니다.

동시에 이 구조를 이해하면 이후 Part에서 실험 결과와 분석 메모를 읽을 때도 무엇이 입력 표현 문제이고, 무엇이 생성 결과 비교 문제이며, 무엇이 근거 해석과 평가 문제인지 더 분명하게 구분할 수 있습니다.

이 파트를 마치면 생기는 이해¶

이 파트를 마치면 딥러닝을 입력 변환, 오차 계산, 학습 조정, 구조 분기, 생성 연결이 이어지는 구조로 봅니다.

입력을 선형 결합과 비선형 변환으로 바꾸는 과정, 손실이 오차를 숫자로 만드는 과정, 역전파와 자동미분이 그 손실을 파라미터별 gradient 신호로 바꾸는 과정, 옵티마이저와 정규화가 학습을 조정하는 과정, CNN·RNN·Attention·Transformer가 서로 다른 구조 문제에 답하는 과정, 생성과 샘플링이 다음 Part의 생성형 AI로 이어지는 과정이 한 흐름으로 보이게 됩니다.

이 이해가 생기면 딥러닝은 신경망을 깊게 쌓는 기술이라는 식의 피상적 설명에서도 벗어날 수 있고, 반대로 Transformer만 알면 된다는 오해도 줄일 수 있습니다. Part 5는 딥러닝의 본문 설명을 실제로 수행해 이후 Part를 떠받치는 Part입니다.

완료 기준¶

• 퍼셉트론, 다층 신경망, 은닉층의 관계를 설명할 수 있다.
• 활성화 함수, 출력층, 손실 함수가 왜 함께 읽혀야 하는지 설명할 수 있다.
• 손실이 어떻게 파라미터별 gradient 신호로 바뀌고, 역전파와 자동미분이 그 계산을 어떻게 맡는지 말할 수 있다.
• 학습과 모델 실행의 차이를 설명할 수 있다.
• 옵티마이저와 정규화가 어떤 문제를 해결하려는지 설명할 수 있다.
• CNN, RNN, Attention, Transformer가 어떤 구조 문제에서 등장했는지 말할 수 있다.
• 생성 모델과 샘플링의 기본 감각을 설명할 수 있다.

체크리스트¶

• 지금 이 Part를 딥러닝 이름 소개가 아니라 구조 문제, 학습 절차, 생성 연결을 닫는 파트로 읽고 있는가?
• CNN, RNN, Attention, Transformer를 모두 왜 이런 데이터 구조 문제에서 나왔는가로 설명할 수 있는가?
• Part 6으로 넘기는 내용이 현재 Part 설명 부족분이 아니라 이 구조 위에 쌓이는 다음 층위라는 점을 구분할 수 있는가?

출처와 참고 자료¶

이 개요 페이지는 Part 5의 목적과 학습 경로를 정리한 자체 개요입니다. 외부 자료를 직접 인용하지 않았습니다.